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Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto
VitalX: Um módulo e uma aplicação móvel para
um monitor vestível de sinais vitais.
João Luís Gomes Abreu Fernandes
V
ERSÃOP
ROVISÓRIADissertação realizada no âmbito do Mestrado Integrado em Bioengenharia,
Ramo Engenharia Biomédica
Orientador: Prof. Dr. João Paulo Trigueiros da Silva Cunha
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Resumo
Esta dissertação faz parte do projeto VitalLogger que tem como objetivo o desenvolvimento de um sistema de monitorização remota de sinais vitais mais completo e preciso. Este projeto encontra-se dividido em três partes, sendo que o trabalho aqui apresentado foca-se na parte de desenvolvimento de um módulo agregador para a plataforma Android que seja capaz de agregar a informação recolhida por dispositivos vestíveis de aquisição de sinais vitais, como o VitalJacket®, com os dados recolhidos por smartphones.
Tendo em conta a falta de sistemas atuais que façam a associação dos dados recolhidos por sensores de sinais vitais com a informação recolhida por sensores ambientais ou de movimento, a criação de um módulo que supra esta lacuna é de grande interesse.
Num primeiro plano, é apresentado nesta dissertação um estudo sobre o ECG e os fatores ambientais e comportamentais que o podem afetar. Posteriormente é exposta a importância dos smartphones na saúde e no quotidiano das pessoas em geral, sendo feito um levantamento de aplicações móveis e dispositivos vestíveis capazes de recolher ECG, por ser o sinal vital de maior interesse para esta dissertação.
É então apresentado um módulo agregador desenvolvido para a plataforma Android com o objetivo de selecionar sensores específicos pertencentes tanto a dispositivos externos de monitorização, como ao próprio smartphone utilizado, e realizar monitorizações com todos os sensores selecionados em simultâneo.
De forma a poder comprovar o funcionamento e adaptabilidade do módulo criado, foi desenvolvida uma aplicação de demonstração que recorre a este módulo para providenciar ao utilizador a possibilidade de, utilizando um VitalJacket®, recolher o ECG e associa-lo aos dados recolhidos pelos sensores presentes no seu smartphone.
Os testes realizados a esta aplicação de demonstração comprovam que o módulo desenvolvido é funcional e poderá, portanto, ter grande utilidade para o presente e futuro na área da monitorização remota.
Palavras Chave:
v
Abstract
As part of the project VitalLogger, the aim of this dissertation was to develop a more complete and precise remote system capable of monitoring vital signals. Since the project is divided in three different parts, the present work is focus in one of them, related with the development of an aggregation module for the Android platform. This module should be capable of assemble the information collected through vital signal acquisition wearable devices, like VitalJacket®, together with the information collected from smartphones.
Taking into account that currently there is a lack of systems capable to associate collected data from both vital signal sensors and environmental or motion sensors, the development of this module will bring new insights and solutions in this area.
The first part of the present work shows a literature review based in ECG and in the environmental and behavioural factors that can affect their result. Following is exposed smartphones appliance in health and in people’s daily life is taken. In this second part, a survey with mobile applications and wearable devices capable of acquiring ECG is described, since vital signals are one of the main points of this dissertation.
In a third phase, the developed aggregation module for Android platform is presented. This module has the main objective of selecting specific sensors which can belong not only to external monitoring devices but also to the smartphone itself, performing monitorings with all selected sensors at the same time.
As a proof of principle of the created module functionality and adaptability, a demonstration application was developed. This application uses the developed module as a way to provide the user the possibility of, using VitalJacket®, acquiring ECG and other types of data, associating them with the sensors present in their smartphone.
Performed tests showed that the developed module its functional and can bring new potentialities for the future of remote monitoring.
Key-Words:
vii
Agradecimentos
Em primeiro lugar gostaria de agradecer ao Professor João Paulo Cunha, meu orientador, por me ter permitido realizar esta dissertação, pela disponibilidade e paciência nos momentos mais difíceis, pelos ensinamentos proporcionados e ainda pela exigência com que me orientou neste percurso pela Dissertação. Com outro orientador duvido que fosse possível chegar até aqui.
De seguida quero agradecer à Biodevices, S.A., nomeadamente ao Nuno e ao Vitor que sempre se mostraram disponíveis tanto para tirar dúvidas como ajudar no que fosse preciso.
Aos meus amigos que me acompanham desde tenra idade e que sempre se mostraram presentes quando mais precisei do seu apoio e amizade, dos quais sou obrigado a destacar o Perna e o Ricardo que partilharam casa comigo nesta aventura académica.
À Laly e ao Nuno que conheci no meu primeiro ano de faculdade e nunca mais me largaram tendo partilhado grupo comigo vezes sem conta, o que gerou laços de amizade para o resto das nossas vidas.
Quero deixar aqui explícito também o meu agradecimento ao meu clube, o Vitória Sport Club, que apesar de alguns momentos menos bons, ensina-me constantemente que a vida não é feita de vitórias, tendo-me proporcionado uns dos melhores momentos da minha vida naquela bela tarde de Domingo, a 26 de Maio de 2013.
À minha bela namorada Andreia, porque sem ela os últimos três anos seriam com certeza piores, e os últimos seis meses mostraram que juntos podemos enfrentar qualquer obstáculo. Foi a principal revisora deste trabalho e por isso sem ela tenho a certeza que não teria chegado aqui. Obrigado por tudo meu amor!
Quero deixar um agradecimento ao meu pai que sempre se esforçou para me transmitir os seus princípios, escolhendo sempre as palavras certas para me motivar e fazer de mim uma pessoa cada vez melhor, mesmo nos momentos mais difíceis que temos vindo a passar.
Por fim, o último agradecimento vai para quem já não está aqui para o ler. A pessoa mais importante da minha vida que me ensinou a andar, a falar, a escrever e estudar, infelizmente não pode estar aqui para assistir à conclusão do meu ciclo de estudos. Foi contigo que me formei homem e é por ti que agora sou Engenheiro. Magoa-me não poder partilhar esta alegria contigo e ver o teu sorriso quando aparecesse em casa com o “canudo” na mão. Obrigado por tudo minha mãe!
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“Na Natureza nada se cria, nada se perde, tudo se transforma.”
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Índice
Resumo ... iii Abstract ... v Agradecimentos ... vii Índice ...xLista de figuras ... xii
Lista de tabelas ... xvi
Abreviaturas e Símbolos ... xviii
Capítulo 1 ... 1 Introdução ... 1 1.1 - Enquadramento ... 2 1.2 - Motivação ... 3 1.3 - Objetivos Específicos ... 4 1.4 - Estrutura do documento ... 4 Capítulo 2 ... 7
Revisão do Estado da Arte ... 7
2.1 – Introdução ao Eletrocardiograma (ECG) ... 7
2.1.1 – Eletrocardiograma (ECG) ... 8
2.1.2 – Fatores que afetam o batimento cardíaco... 10
2.2 - Smartphones e aplicações móveis para ECG ... 11
2.2.1 - Smartphones ... 11
2.2.2 - Escolha do sistema operativo ... 13
2.2.3 - Sensores presentes em smartphones ... 14
2.2.4 - Sensores vestíveis de ECG ... 15
2.2.4.1– Zephyr HxM® ... 15
2.2.4.2– Sensaris ZaoPod ... 16
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2.2.4.4– Vital Jacket® ... 17
2.2.5 - Sistemas móveis de recolha ECG ... 18
2.2.5.1- eCAALYX ... 19
2.2.5.2- Sistema para análise da variabilidade da frequência cardíaca para condutores de veículos (SAHRVCV) ... 20
2.2.5.3- PhysioDroid ... 20
2.2.5.4- DroidJacket ... 21
2.2.5.5- AliveCor Mobile ECG ... 22
2.3 - Conclusão ... 23
Capítulo 3 ... 25
VitalX: Um módulo e uma aplicação móvel de demonstração ... 25
3.1 - Projeto VitalLogger ... 25
3.2 - Análise de requisitos ... 27
3.3 - Fluxo de Atividades e Protótipos Exploratórios ... 29
3.4 - Arquitetura do módulo agregador ... 33
3.5 - Layouts da DemoApp ... 34
3.5.1 – Menu Inicial ... 37
3.5.2 – Select Ext Device ... 38
3.5.3 – Gestão de Perfis ... 38
3.5.3.1- Sensor Profiles ... 38
3.5.3.2- New Profile ... 39
3.5.4 – Live Record e Stream Data ... 40
3.5.5 – Consulta de Monitorizações ... 42 3.5.5.1- Records List ... 42 3.5.5.2- Record View ... 43 3.6 – Detalhes da Implementação ... 44 3.7 – Conclusão ... 47 Capítulo 4 ... 49 Resultados e Discussão ... 49 4.1 – Novos Sensores do VJ ... 49
4.2 – Variação do ECG com aumento da atividade física ... 50
4.3 – Conclusão ... 56
Capítulo 5 ... 59
Conclusões e Trabalhos Futuros ... 59
Anexo A ... 61
Anexo B ... 66
xii
Lista de figuras
Figura 2.1 – Ilustração da montagem padrão do triângulo de Eindhoven. As iniciais RA, LA, RL, LL referem-se respetivamente, a braço direito (right arm), braço esquerdo (left
arm), perna direita (right leg) e perna esquerda (left leg) (Adaptado de [16]). ... 8
Figura 2.2 – Amostra de um sinal ECG (Adaptado de [20]). ... 9
Figura 2.3 – Evolução das funcionalidades dos telemóveis (Adaptado de [3]). ... 11
Figura 2.4 - Evolução da percentagem de subscrições de smartphones em Portugal entre 2012 e 2013 (Adaptado de [31]). ... 12
Figura 2.5 - Evolução da percentagem de mercado em sistemas operativos móveis de 2009 a 2013 (Adaptado de [35]). ... 13
Figura 2.6 - Percentagem de mercado de sistemas operativos móveis (adaptado de [37]). .. 14
Figura 2.7 - Conjunto de sensores presente em dispositivos Android, divididos de acordo com a sua função (Adaptado de [38]). ... 15
Figura 2.8 – Cinta Zephry HxM® (Adaptado de [40]). ... 16
Figura 2.9 - Sensaris ZaoPod (adaptado de [41]). ... 16
Figura 2.10 – Camisola hWearTM (Adaptado de [43]). ... 17
Figura 2.11 – Kit VitalJacket® (Adaptado de [44]). ... 17
Figura 2.12 – Interface gráfica da aplicação ECGTool (Adaptado de [45]). ... 18
Figura 2.13 - Arquitetura da plataforma móvel eCAALYX (Adaptado de [7])... 19
Figura 2.14 - Arquitetura do sistema portátil de análise da variabilidade da frequência cardíaca para condutores de veículos (Adaptado de [47]). ... 20
Figura 2.15 - Constituição do sistema PhysioDroid (Adaptado de [48]). ... 21
Figura 2.16 - Ecrãs da aplicação DroidJacket: a) ecrã inicial, b) ecrã inicial com o botão do menu inicial premido, c) ecrã com monitorização do ECG (adaptado de [32]). ... 22
Figura 2.17 – Sistema AliveCor Mobile ECG composto por sensor de ECG na capa e aplicação móvel que realiza a monitorização do sinal obtido (Adaptado de [50]). ... 23
xiii
Figura 3.1 – Arquitetura da plataforma do VitalLogger. A área delimitada pelos retângulos roxo, verde e vermelho divide a plataforma VitalLogger em três componentes
segundo o nível de programação necessário. ... 26
Figura 3.2 – Diagrama de Casos de Uso do projeto VitalX (Módulo agregador + DemoApp). ... 28
Figura 3.3 – Ecrã inicial da DemoApp com logotipo e lema da aplicação. ... 29
Figura 3.4 – a) Sketch do Menú Inicial da aplicação VitalX b) Fluxo de atividade do Menu Inicial da DemoApp. ... 30
Figura 3.5 – a) Sketch da atividade de seleção do VJ pretendido, b) Fluxo de atividades para a seleção do VJ. ... 30
Figura 3.6 - a) Fluxo de atividades para a gestão de perfis; b) Fluxo de atividades para a seleção de sensores do VJ para a criação de um novo perfil; c) Fluxo de atividades para a seleção de sensores do smartphone para a criação de um novo perfil; d) Sketch da atividade de gestão de perfis; e) Sketch da atividade de criação de um novo perfil. ... 31
Figura 3.7 - a) Fluxo de atividades para a monitorização dos sensores presentes num perfil selecionado; Sketches das atividades de monitorização: b) Stream Data; c) Live Record. ... 32
Figura 3.8 - a) Fluxo de atividades para a consulta de exames realizados; b) Sketch da atividade com lista de aquisições realizadas; c) Sketch da atividade com os resultados de uma atividade em específico. ... 33
Figura 3.9 - Arquitetura do módulo de agregação de sensores para plataforma Android. ... 34
Figura 3.10 – Layout-tipo das atividades da DemoApp. ... 35
Figura 3.11 – Código XML para definir o layout-tipo das atividades da DemoApp. ... 36
Figura 3.12 – Primeiro ecrã da DemoApp. ... 37
Figura 3.13 – Menu inicial da DemoApp. ... 37
Figura 3.14 – Layout da atividade da DemoApp para a seleção do dispositivo externo. ... 38
Figura 3.15 – Layout da atividade da DemoApp para gestão de perfis de sensores. ... 39
Figura 3.16 – Layout da atividade da DemoApp para a criação de perfis de sensores. ... 40
Figura 3.17 – Layout comum às atividades de monitorização da DemoApp antes da escolha do perfil pretendido. ... 40
Figura 3.18 – Layout da atividade Live Record da DemoApp durante uma monitorização. .... 41
Figura 3.19 – Layout da atividade Stream Data da DemoApp durante uma monitorização. ... 41
Figura 3.20 – AlertDialog originado pelo fim da monitorização em ambas atividades de monitorização da DemoApp. ... 42
Figura 3.21 – Layout da atividade da DemoApp para gestão de exames realizados... 43
xiv
Figura 3.23 – Permissões introduzidas no manifesto do projeto da aplicação de
demonstração. ... 44
Figura 3.24 – Classe de constantes para atribuir um identificador aos sensores do VJ e GPS. ... 45
Figura 3.25 – Método criado para a gravação em ficheiro de um evento associado a um sensor de três variáveis. ... 46
Figura 3.26 - Diagrama de Classes da DemoApp. ... 47
Figura 4.1 – Atividade Live Record durante a monitorização dos sensores incorporados no VJ e do acelerómetro de 3 eixos presente no tablet utilizado. ... 50
Figura 4.2 – Monitorização do indivíduo testado durante a primeira fase do teste do proposto. ... 51
Figura 4.3 – Atividade “View Record” da DemoApp correspondente ao exame realizado para o teste proposto. ... 52
Figura 4.4 – Pasta da DropBox com os exames enviados pela DemoApp. ... 52
Figura 4.5 – Valores recolhidos pelos sensores monitorizados na primeira fase do teste. ... 53
Figura 4.6 - Valores recolhidos pelos sensores monitorizados na segunda fase do teste... 54
Figura 4.7 - Valores recolhidos pelos sensores monitorizados na terceira fase do teste. ... 55
xvi
Lista de tabelas
Tabela 2.1 – Alterações no batimento cárdico provocadas por diferentes tipos de stress. ... 10
xviii
Abreviaturas e Símbolos
Lista de abreviaturas (ordenadas por ordem alfabética)
ANS Sistema Nervoso Autónomo
API Interface de Programação de Aplicações
App Aplicação móvel
BLE Bluetooth Low Energy
bpm Batimentos por Minuto
CPU Unidade Central de Processamento DWPT Discrete Wavelet Packete Transform
DWT Discrete Wavelet Transform
eCAALYX Enhanced Complete Ambient Assisted Living Experiment
ECG Eletrocardiograma
FDA U.S. Food and Drug Administration
FREMU First Responder External Measurement Unit
FTP Protocolo de Transferência de Ficheiros GPS Sistema de Posicionamento Global HF Alta Frequência (high frequency) HRV Variabilidade da Frequência Cardíaca IDE Ambiente de Desenvolvimento Integrado
IEETA Instituto de Engenharia Eletrónica e Telemática de Aveiro
ID Identidade
iOS Sistema Operacional Móvel da Apple Inc. OBD On-Board Diagnosis
OMS Organização Mundial de Saúde ONT Rede de Telemedicina de Ontário PDA Personal Digital Assistant
PIB Produto Interno Bruto
PNN50 Percentagem de Intervalos Adjacentes que diferem mais 50 ms PSD Densidade Espectral de Potência
RIM Research In Motion
RMSSD Raiz Quadrada do Desvio Padrão RTC Real Time Code
SAHRVCV Sistema para análise da variabilidade de frequência cardíaca para condutores de veículos
SD Secure Digital
SDK Software Development Kit
xix SMS Mensagens de Texto
SNP Sistema Nevoso Parassimpático SNS Sistema Nevoso Simpático S.A. Sociedade Anónima
UE União Europeia
UML Unified Modeling Language
TIC Tecnologias de Informação e Comunicação VIH Vírus da Imunodeficiência Humana
VJ VitalJacket®
Lista de símbolos
LA Braço Esquerdo (left arm)
LF Baixa Frequência (low frequency) LL Perna Esquerda (left leg)
P Onda originada no início de cada batimento cardíaco fruto da despolarização auricular
Q R S Complexo formado no batimento cardíaco fruto da despolarização ventricular RA Braço Direito (right arm)
RL Perna Direita (right leg) R-R Intervalo de Picos
T Onda originada no final de cada batimento cardíaco fruto da polarização ventricular
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Capítulo 1
Introdução
A saúde é um dos aspetos mais importantes para o ser humano. Falar de saúde, é o mesmo que falar em vida!
Viver mais e melhor é e continuará a ser um dos principais objetivos da sociedade porém, com o aumento da esperança média de vida da população mundial, os custos associados à saúde têm aumentado ano após ano. Desde 1992 que os gastos em cuidados de saúde, em muitos países desenvolvidos, têm crescido mais rapidamente que o Produto Interno Bruto (PIB), sendo uma tendência que não mostra sinais de abrandamento [1], tornando assim mais evidente a necessidade de reestruturar o sistema de saúde.
Uma possível solução para este problema passa pela implementação de meios tecnológicos com inovações ao nível das tecnologias de informação e comunicação (TIC), que já mostraram ter bastantes vantagens quando aplicadas noutros sectores da sociedade como é o caso dos sectores bancário, turismo, música, vendas a retalho e agricultura [1]. Para além da diminuição de custos, as transformações nestes setores têm gerado oportunidades tremendas para consumidores e empresas capazes de aproveitar o poder da inovação e são impulsionadores de mudanças comportamentais na sociedade em geral.
Os cuidados de saúde desde sempre beneficiaram com os avanços tecnológicos. O constante melhoramento de equipamentos médicos permite providenciar diagnósticos e tratamentos mais precisos e eficazes, aumentando as possibilidades de ajudar os pacientes [2]. Esta aplicação das TIC nos cuidados de saúde deu origem a uma área de estudo denominada Saúde Eletrónica ou e-Health.
A e-Health é uma área da medicina que conjuga informática médica, saúde pública e atividade comercial, relativamente a serviços de saúde e informação providenciada ou melhorada através da Internet e tecnologias relacionadas [1]. Apesar de ainda estar numa fase precoce, esta área tem mostrado o seu potencial um pouco por todo o mundo, em diversos tipos de aplicações clínica, melhorando a produtividade, qualidade e acessibilidade dos cuidados de saúde. Existem já exemplos práticos da e-Health como o acesso online a resultados de análises de laboratório ou o acesso móvel a imagens de radiologia, assim como campanhas de prevenção de doenças que através de meios digitais conseguem fazer chegar informação importante a comunidades em locais remotos, para além de oferecerem novas e melhores formas de gestão de doenças crónicas [2].
Estrutura do documento 5
Um importante ramo da e-Health e que começa a ter um papel bastante importante na reestruturação dos sistemas de saúde é a Telemedicina, que recorre às TIC para disponibilizar cuidados de saúde à distância, tratando-se, portanto, de uma solução eficaz para as comunidades mais remotas que não têm acesso direto a cuidados de saúde, para além de possibilitar a comunicação e a troca de dados de saúde entre médicos e pacientes [3, 4]. Já existe também a possibilidade dos pacientes possuírem sistemas de monitorização em sua casa, que permitem a recolha de sinais vitais e o seu envio para o médico correspondente, que poderá analisa-los posteriormente.
A Telemedicina constitui, assim, uma forma de reduzir custos de cuidados de saúde tanto para os hospitais como para os pacientes, aumentando da eficiência dos cuidados em geral, através de uma melhor gestão de doenças crónicas, da partilha de informações clínicas entre os profissionais de saúde, da diminuição do número de viagens dos pacientes, além de diminuir e encurtar os períodos de internamento nos hospitais [3].
Com os avanços tecnológicos no século XXI, nomeadamente o aparecimento e forte penetração dos telemóveis “inteligentes” ou smartphones as estratégias de Telemedicina ganharam outra dimensão, tendo dado origem a outra área de cuidados de saúde conhecida por saúde móvel ou m-Health.
A m-Health é mais um ramo da e-Health e consiste, assim, na aplicação de computação móvel em cuidados de saúde e saúde pública, tratando-se de uma área em rápida expansão tanto a nível prático como em termos de investigação [5]. Os programas e intervenções da
m-Health recorrem a dispositivos eletrónicos móveis, como assistentes digitais pessoais (PDAs)
ou telemóveis inteligentes, para uma gama de funções que incluem sistemas de suporte à decisão clínica, ferramentas de recolhas de dados para os profissionais de saúde, apoio à alteração de comportamentos de saúde e gestão de doenças crónicas pelos próprios pacientes [6].
Uma das principais utilidades da m-Health, e que servirá de base ao objetivo desta dissertação, é a monitorização remota por telemóvel que está provada como sendo benéfica para o acompanhamento de pacientes (agudos, crónicos, afetados por desastres), de pessoas mais idosas e até para o controlo e análise da performance de profissionais de risco como soldados, polícias ou bombeiros. Pequenas aplicações de telemóvel são capazes de realizar a deteção de doenças específicas através da análise de biossinais adquiridos por dispositivos externos como monitores ambulantes de batimento cardíaco, verificadores de diabetes portáteis ou medidores de pressão arterial [5].
Em estudos realizados anteriormente, a maior parte dos pacientes, apesar de não dispensarem o contacto pessoal os profissionais de saúde, aceitam bem o uso de tecnologias móveis para sistemas de monitorização remota. Contudo, é necessário ter em conta pacientes com pouca destreza manual, dificuldades de visão ou com predisposição para altos níveis de ansiedade que poderão não conseguir adaptar-se tão bem às ferramentas móveis para este tipo de monitorização [7].
1.1 - Enquadramento
Os sistemas de monitorização remota de pacientes atualmente desenvolvidos no âmbito da área da Telemedicina já mostraram ser mais vantajosos em termos económicos e de comodidade tanto para as pessoas como para as instituições de saúde [8]. Quando se focam na monitorização do coração ganham uma importância redobrada dado que, as doenças
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cardiovasculares constituem a causa de morte mais relevante em toda a Europa, incluindo Portugal, sendo responsáveis por mais de 30% dos óbitos [6], e englobando um vasto conjunto de situações clínicas que afetam o sistema circulatório em diferentes localizações [9].
Uma das principais causas de morte são os “ataques cardíacos”, denominação popular para o enfarte do miocárdio. Segundo a Organização Mundial de Saúde (OMS), o enfarte do miocárdio mata 15 milhões de pessoas no mundo por ano, não escolhendo sexo, raça ou idade, havendo, no entanto, alguns fatores de risco como o tabagismo, obesidade, ansiedade, sedentarismo, hipertensão, diabetes, entre outros.
Em Portugal, todos os anos cerca de 30000 pessoas sofrem ataques cardíacos, dos quais 10000 acabam por não sobreviver a este evento extremamente perigoso [10]. Em 2013 a doença isquémica do coração provocou 6.936 óbitos (6,5%) e o enfarte agudo do miocárdio 4.568 mortes (4,3%) [11].
Muitas destas doenças podem ser vigiadas de modo a prevenir episódios com consequências irreversíveis, recorrendo a sistemas de monitorização contínua dos pacientes [12], que têm sofrido uma grande expansão desde o aparecimento dos smartphones. Estes dispositivos tendo preços cada vez mais acessíveis, têm permitido que um pouco por todo o mundo, incluindo regiões como a Ásia, o Médio Oriente e mesmo em África, as pessoas possam trocar os seus telemóveis básicos por smartphones [2].
Com o aparecimento e prosperação de tecnologias móveis e de banda larga tornou-se possível providenciar serviços de cuidados de saúde de forma remota e a baixo custo, devido ao fácil acesso tanto a telemóveis e Internet, existindo já intervenções bem documentadas como mensagens de texto para facilitar o controlo de doenças como diabetes, hipertensão, asma, distúrbios de alimentação e tratamento de VIH (Vírus de Imunodeficiência Humana), para além de aplicações móveis que ajudam os utilizadores a deixar de fumar, perder peso, reduzir o consumo de álcool e também a prevenir doenças sexualmente transmissíveis [6].
A dissertação aqui apresentada insere-se no âmbito do projeto VitalLoger, que visa o desenvolvimento de um sistema de monitorização remota de sinais vitais completo, que recolhe a informação relativa a sinais vitais recorrendo a dispositivos vestíveis como o VitalJacket® (VJ) desenvolvido pela empresa portuguesa Biodevices, Sistemas de Engenharia Biomédicas, S.A., e sincroniza essa informação com os dados recolhidos por sensores presentes em dispositivos móveis como smartphones.
1.2 - Motivação
Nos últimos têm surgido cada vez mais sensores vestíves de sinais vitais devidamente certificados e a preços acessíveis com o objetivo de providenciar aos seus utilizadores uma monitorização confortável e fidedigna do seu estado de saúde. No caso da recolha de eletrocardiogramas há já um vasto número de dispositivos capazes de o fazer estando muitas vezes associados a aplicações móveis para smartphones que estabelecem a interface gráfica com os utilizadores. No entanto, os sistemas atuais compostos pelos sensores externos e pelas aplicações móveis ficam restringidos normalmente à análise da atividade cardíaca isolada, incluindo por vezes detetores de anormalidades no sinal elétrico recebido e possibilitando o envio da monitorização para profissionais de saúde capazes de analisar o eletrocardiograma.
Nos dias que correm os smartphones incorporam diversos tipos de sensores que são capazes de fornecer informação detalhada sobre fatores como a atividade física, a localização e as condições ambiente em redor do seu utilizador. No processo de monitorização da
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atividade cardíaca, este tipo de fatores exercem uma forte influência nas variações do ritmo cardíaco, pelo que devem ser tidos em conta na análise de um eletrocardiograma.
Assim, a principal contribuição desta dissertação passa pelo desenvolvimento de um módulo para a plataforma Android capaz de agregar os valores recolhidos pelos sensores de um smartphone utilizado com os dados obtidos por dispositivos externos de monitorização remota, estabelecendo uma relação temporal entre eles. Com este módulo será possível desenvolver aplicações móveis capazes de monitorizar a saúde dos seus utilizadores de um modo confortável e com mais informação de interesse. De forma a comprovar a funcionalidade deste módulo será também apresentado, nesta dissertação, o desenvolvimento de uma aplicação móvel de demonstração, que utiliza o módulo desenvolvido para proporcionar um sistema de monitorização remota do coração, estando associada para esse efeito ao sensor vestível VJ.
1.3 - Objetivos Específicos
O projeto VitalLoger visa o desenvolvimento de um sistema de monitorização de sinais vitais que seja capaz de agregar a informação proveniente de dispositivos vestíveis de recolha de sinais vitais como o VJ, com os dados recolhidos pelos sensores incorporados nos
smartphones. Este projeto envolve o melhoramento da versão atualmente disponível do VJ,
através da adição de novos sensores de sinais vitais e ambientais, permitindo a agregação desses sensores com outros presentes em diferentes dispositivos, incluindo os smartphones, de forma a melhorar os sistemas existentes de monitorização de ECG.
O presente trabalho, sendo a componente visível de todo o projeto VitalLogger, tem como objetivo principal o desenvolvimento de um módulo para a plataforma Android que seja capaz de agregar e relacionar temporalmente a informação proveniente dos sensores presentes nos
smartphones e dos sensores incorporados em dispositivos de monitorização de sinais vitais
como o VJ.
Este módulo deverá permitir uma seleção dos sensores a monitorizar a partir de uma lista contendo todos os sensores presentes no conjunto do smartphone e dispositivos externos utilizados, para que a monitorização se foque em sensores específicos de acordo com o propósito do utilizador.
Por fim, de forma a comprovar o funcionamento do módulo desenvolvido, esta dissertação tem também o objetivo de criar uma aplicação móvel de demonstração, na qual seja também possível gravar os valores recolhidos pelos diferentes sensores selecionados, para possibilitar uma análise posterior dos mesmos.
1.4 - Estrutura do documento
O presente documento encontra-se dividido em cinco capítulos. Ordenadamente estes seguem a seguinte intitulação: Introdução; Revisão do Estado da Arte; VitalX: um módulo e uma aplicação móvel de demonstração; Resultados e Discussão; e por fim Conclusões e Trabalhos futuros.
O primeiro capítulo tem por objetivo realizar uma introdução ao tema através da explicação da motivação deste tema, bem como o enquadramento e os objetivos específicos deste projeto.
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O capítulo do Estado da Arte encontra-se dividido em dois subcapítulos principais, que abordam primeiro a importância do eletrocardiograma relativamente à atividade cardíaca das pessoas, e depois é feito um levantamento da tecnologia existente na área da computação móvel para a recolha de electrocardiogramas através de dispositivos móveis.
No terceiro capítulo é a apresentada a metodologia por trás desta dissertação, sendo descrito mais pormenorizadamente o projeto VitalLogger no qual se insere esta dissertação.
Posteriormente é feita análise de requisitos para o desenvolvimento do módulo agregador e de uma aplicação móvel de demonstração, sendo apresentado também os fluxos de atividades que aplicação deve obedecer. De seguida é exposta a arquitetura do módulo criado e dada a necessidade de se demonstrar a sua funcionalidade, foi desenvolvida uma aplicação móvel, cujos testes à sua robustez são apresentados no capítulo quatro. Assim, o quarto capítulo foca-se nos resultados obtidos por essa aplicação, havendo espaço para a sua discussão.
Por fim, o quinto e último capítulo desta dissertação faz um apanhado geral sobre o trabalho desenvolvido, tecendo algumas conclusões e deixando indicações para possíveis trabalhos futuros.
Capítulo 2
Revisão do Estado da Arte
Neste capítulo é feito um levantamento do estado atual da área em que se insere esta dissertação, sendo por isso feita uma análise inicial ao funcionamento do eletrocardiograma (ECG), tendo em conta que expõe o sinal vital de maior interesse para o objetivo final deste trabalho. De seguida são apresentados fatores responsáveis pela alteração da atividade cardíaca de uma pessoa.
No subcapítulo seguinte é revista a tecnologia existente na área da computação móvel aplicada à recolha de ECG, sendo referenciado o papel dos smartphones na sociedade e a importância da escolha do sistema operativo antes do desenvolvimento de uma aplicação móvel. Posteriormente são analisados os sensores presentes atualmente em smartphones e os dispositivos vestíveis de monitorização de ECG existentes no mercado. Por fim, é feito um levantamento de sistemas atuais que usam aplicações móveis para a recolha de ECG.
2.1 – Introdução ao Eletrocardiograma (ECG)
O coração é um órgão do corpo humano que funciona basicamente como uma bomba hidráulica que faz correr o sangue por todo o corpo, através de vasos sanguíneos. O sistema elétrico das fibras do coração desempenha um papel crucial no correto funcionamento da atividade cardíaca, garantindo que os ventrículos e aurículas operam segundo uma sequência e tempos apropriados. Contudo, é a massa de tecido de músculo contráctil que produz o sinal elétrico que pode ser registado a partir da superfície da pele e que é conhecido por eletrocardiograma (ECG) [13].
Tratando-se do “motor” do corpo humano, o coração é um dos órgãos mais importantes para a vitalidade de um indivíduo, o que faz com que o seu mau funcionamento leva a taxas de mortalidade elevadas. Por exemplo, nos Estados Unidos da América (EUA) a principal causa de morte são as doenças cardíacas, provocando mais mortes que o cancro ou doenças respiratórias [14].
Uma forma de prevenção destes acontecimentos letais passa por sistemas de monitorização contínua do coração, uma vez que através da análise da onda elétrica produzida pelo batimento cardíaco é possível diagnosticar um vasto conjunto de doenças associadas [15].
8 Revisão do Estado da Arte
2.1.1 – Eletrocardiograma (ECG)
O eletrocardiograma ou ECG consiste na medição da atividade elétrica associada à função cardíaca cujo gráfico produzido, quando analisado por um especialista, pode indicar anormalidades na saúde cardíaca do paciente [16].
No século XIX, já era sabido que o coração produzia potenciais elétricos, apesar de não existirem meios de medição não invasivos, com sensibilidade para detetar voltagens à superfície da pele, que hoje se sabe que são inferiores a 5mV [16]. Alguns anos depois, no início do século XX, um doutor holandês chamado Willem Eindhoven ficou conhecido por ter criado o primeiro dispositivo de gravação de ECG com qualidade clínica, usando para isso um aparelho conhecido por “Galvanómetro de Cordas” [17].
Para além de ser conhecido pela gravação de ECG com uma precisão sem precedentes, Eindhoven também desenvolveu um método e terminologia padrão que ainda hoje é utilizado na aquisição deste tipo de sinal: o “triângulo de Eindhoven” (Figura 2.1) que é a configuração básica do ECG e serve de guia para a colocação de elétrodos no corpo de forma a observar a atividade cardíaca de várias perspetivas.
Figura 2.1 – Ilustração da montagem padrão do triângulo de Eindhoven. As iniciais RA, LA, RL, LL
referem-se respetivamente, a braço direito (right arm), braço esquerdo (left arm), perna direita (right
leg) e perna esquerda (left leg) (Adaptado de [16]).
À medida que diferentes áreas do tecido muscular cardíaco sofrem ondas de despolarização e repolarização, os potenciais criam uma visualização da atividade interna, ao longo dos três leads de ECG que formam o triângulo idealizado na superfície da pele. O termo “lead” refere-se ao conjunto de dois elétrodos diferenciais colocados sobre o coração de forma a obter uma perspetiva de um traço único de ECG [16].
Importa referir que o nó RL é definido como um potencial de referência do sistema de medição, para estabelecer um nível de modo comum para todas os leads diferenciais. Os próprios leads são designados por Lead-I, Lead-II e Lead-III e o sinal de cada um deles não é mais do que a medição da diferença de voltagem (V) entre dois elétrodos como mostram as seguintes equações:
9 Revisão do Estado da Arte
𝑉𝐼= (𝑉𝐿𝐴− 𝑉𝑅𝐿) − (𝑉𝑅𝐴− 𝑉𝑅𝐿) ( 2.1)
𝑉𝐼= (𝑉𝐿𝐿− 𝑉𝑅𝐿) − (𝑉𝑅𝐴− 𝑉𝑅𝐿) ( 2.2)
𝑉𝐼= (𝑉𝐿𝐿− 𝑉𝑅𝐿) − (𝑉𝐿𝐴− 𝑉𝑅𝐿) ( 2.3)
Apesar da sua simplicidade, o ECG é uma excelente ferramenta de diagnóstico. Com as constantes pesquisas na área, o número de elétrodos utilizados foi aumentando de forma a aumentar a precisão do ECG, existindo nos dias de hoje sistemas compostos por 12 e 15 leads. Os diferentes estados emocionais de um indivíduo influenciam as atividades fisiológicas humana através, por exemplo, de alterações provocadas pelo sistema nervoso autónomo (ANS) na tensão dos músculos, na respiração e na frequência cardíaca [18]. Assim, apesar de ser maioritariamente utilizado para a deteção de doenças cardiovasculares, o ECG é também um indicador efetivo de diagnóstico de doenças de foro psicológico como stress ou depressão [19].
O traço habitualmente gerado pela atividade elétrica num ECG normal é representado na Figura 2.2, e cada batimento começa por produzir uma onda P que representa a despolarização auricular, de seguida ocorre a despolarização ventricular que forma o complexo QRS, e termina com a onda T que reflete a rápida polarização dos ventrículos [20]. A contagem de batimentos cardíacos por minuto pode ser realizada por identificação do número de complexos QRS numa amostra de ECG, através da deteção dos picos R, pelo que, quanto menor for o tempo entre dois picos R consecutivos, maior será o batimento cardíaco.
Figura 2.2 – Amostra de um sinal ECG (Adaptado de [20]).
O resultado de um ECG pode ser analisado segundo três tipos de abordagens: domínio temporal, domínio de frequência e domínio de tempo e frequência[21].
A análise no domínio temporal envolve normalmente a variabilidade da frequência cardíaca (HRV) que representa características como a frequência cardíaca, o intervalo de picos R-R, valor dos picos R, desvio padrão de intervalos entre batimentos normais (SDNN), a raiz quadrada do desvio padrão (RMSSD) e a percentagem de intervalos adjacentes que diferem mais 50 ms (pNN50). Quando realizada no domínio da frequência, a análise é feita de forma espectral através de métodos como a Densidade Espectral de Potência (PSD), que fornece informação sobre a distribuição da potência em função da frequência. Para domínios de tempo e frequência os métodos mais populares são o Discrete Wavelet Transform (DWT) e
Discrete Wavelet Packet Transform (DWPT) que extraem características a partir de
10 Revisão do Estado da Arte
10
(HF - 0,16-0,4Hz), que representam a função do sistema nervoso parassimpático (SNP) e simpático (SNS) respetivamente [19].
Em pacientes com insuficiência cardíaca crónica ou com enfarte agudo do miocárdio é aceite que a melhor informação de prognóstico é fornecida por dois parâmetros do domínio temporal, nomeadamente o SDNN e o pNN50 [22].
2.1.2 – Fatores que afetam o batimento cardíaco
O batimento cardíaco é um sinal vital do ser humano que está longe de ser constante. Desde logo o estado emocional de um indivíduo tem influência direta no ritmo do seu coração, uma vez que, por exemplo, o batimento cardíaco de um indivíduo adulto saudável varia entre 60 a 90 batimentos por minuto (bpm) [23] contudo, se estiver perante uma situação de emergência ou stress, o sistema nervoso central ao ser o responsável pela resposta “lutar o fugir”, acelerará o batimento cardíaco [24]. No final da situação de stress, a ação do sistema nervoso periférico levará ao abrandamento do batimento cardíaco, gerando menos batimentos por minuto [24].
Para além dos fatores emocionais, as alterações fisiológicas como a variação da temperatura corporal ou do nível de hidratação levam a alterações no batimento cardíaco provocadas pela variação da intensidade dos fluxos sanguíneos com vista à manutenção homeostasia do corpo.
Os fatores ambientais desempenham também um papel ativo na regulação do batimento cardíaco. A temperatura ambiental ou a humidade relativa do ar são exemplos de fatores externos que estão diretamente relacionados com a frequência cardíaca como é demonstrado na Tabela 2.1.
Tabela 2.1 – Alterações no batimento cárdico provocadas por diferentes tipos de stress. Tipo de Stress Alterações no batimento cardíaco Explicação Aumento da Temperatura Corporal Aumento
O aumento da temperatura corporal originado por exercício físico, febre ou apenas pela temperatura ambiente, provoca alterações no sistema circulatório, acelerando o batimento cardíaco devido à necessidade de aumentar o fluxo sanguíneo para transferir maiores quantidades de calor para o exterior e assim arrefecer o corpo [25].
Humidade Relativa Elevada
Aumento
Com uma humidade relativa elevada a água demora mais tempo para evaporar. Dado que o corpo humano recorre à evaporização do suor para arrefecer a temperatura corporal, em ambientes altamente húmidos o suor não vai evaporar, o corpo vai aquecer e o batimento cardíaco vai acelerar [26]. Elevada Saturação de Oxigénio no Sangue Diminuição
Com o aumento da concentração de oxigénio no sangue, influenciado por ambientes com elevadas percentagens de oxigénio, é verificada uma diminuição do batimento cardíaco, uma vez que menores quantidades de sangue são suficientes para suprir as necessidades de oxigénio do organismo [27].
Altitude
Elevada Aumento
Em altitudes elevadas o ar é normalmente rarefeito o que leva a que haja menos oxigénio disponível, levando a uma diminuição da pressão arterial, compensada pelo aumento do batimento cardíaco [28].
Smartphones e aplicações móveis para ECG 11
2.2 - Smartphones e aplicações móveis para ECG
A área da computação móvel sofreu um grande crescimento com a elevada penetração no mercado de dispositivos móveis inteligentes também conhecidos por smartphones [29]. O facto destes dispositivos funcionarem à base de aplicações independentes que podem ser desenvolvidas e facilmente lançadas em lojas virtuais por entidades unipessoais, tem suscitado um grande interesse que, por sua vez, tem conduzido ao aparecimento constante de mais e melhores aplicações, recorrendo-se por vezes a dispositivos externos, também conhecidos por “appcessories”, para melhorar o desempenho de uma aplicação. Ainda assim, o sucesso de cada aplicação depende do sistema operativo em que é desenvolvida pois isso vai determinar o número máximo de dispositivos em que a aplicação poderá funcionar.
De seguida será analisada a penetração no mercado e influência dos smartphones na vida das pessoas, desde a sua criação. Será feito um levantamento da influência dos sistemas operativos existentes e do tipo de sensores presentes em dispositivos móveis. Posteriormente, serão analisados alguns dos sensores vestíveis de ECG presentes no mercado, sendo feito posteriormente um levantamento das aplicações móveis já desenvolvidas para recolher o ECG do utilizador.
2.2.1 - Smartphones
O aparecimento no final do século XX dos telemóveis veio mudar completamente o quotidiano das pessoas levando a alterações comportamentais profundas na sociedade, sobretudo no que toca à forma das pessoas se relacionarem. Num período inferior a 20 anos os telemóveis sofreram alterações profundas em termos de dimensões, mas sobretudo ao nível de funcionalidades como é demonstrado pela Figura 2.3.
Figura 2.3 – Evolução das funcionalidades dos telemóveis (Adaptado de [3]).
A evolução de telemóveis básicos para dispositivos móveis inteligentes (smartphones) mudou completamente o paradigma da comunicação. Os telemóveis atualmente podem ser vistos como mais do que meros dispositivos de comunicação, pois para além de terem removido barreiras geográficas, estão na vanguarda de uma mudança cultural onde os seus
12 Revisão do Estado da Arte
usuários são encorajados a procurar constantemente nova informação e estabelecer novas conexões com conteúdos cada vez mais dispersos [7].
Atualmente, sobretudo em países industrializados, cada pessoa tem pelo menos um telemóvel. Em 2013 o número total de subscrições de telemóveis, a nível mundial, era de cerca de 6,6 biliões, enquanto que o número total de subscritores é inferior, situando-se na ordem dos 4,5 biliões. No final de 2019, é expectável que o número de subscrições de telemóvel atinja os 9,3 biliões [30].
Apesar da maior parte das subscrições de telemóvel corresponderem a dispositivos básicos, o aumento de subscrições nos últimos anos deve-se sobretudo à aquisição de tecnologia móvel “inteligente” ou smartphones. O aparecimento destes dispositivos constitui uma das maiores histórias de sucesso dos últimos anos, uma vez que, num período de tempo relativamente curto, conseguiu penetrar de forma significativa na sociedade, atraindo um espectro de subscritores de todas as idade, desde crianças até cidadãos idosos [7].
A nível mundial a aquisição de smartphones constituiu 55% das vendas totais de telemóveis em 2013 e é esperado que entre 2013 e 2019 o número total de subscrições de
smartphones passe de 1,9 biliões para 5,6 biliões [30]. O gráfico abaixo (Figura 2.4) ilustra a
grande evolução da percentagem de subscrições de smartphones em Portugal, no espaço de um ano, entre 2012 e 2013.
Figura 2.4 - Evolução da percentagem de subscrições de smartphones em Portugal entre 2012 e 2013
(Adaptado de [31]).
O principal fator por trás deste sucesso é o facto dos smartphones integrarem num só dispositivo parâmetros como mobilidade, poder computacional e interação amigável, sendo mesmo considerados como verdadeiros “computadores de bolso” [32].
Estes dispositivos funcionam à base de aplicações móveis ou “apps” que podem ser definidas como um software de função específica/limitada desenhadas para correr em dispositivos móveis, como smartphones ou tablets [33]. Estas consistem em complementos puramente de software que utilizam as capacidades de hardware existentes no dispositivo, que incluem normalmente ecrãs táteis de alta resolução, unidades centrais de processamento (CPUs) potentes, altifalantes e microfones, acelerómetros de 3 eixos, Sistema Global de Posicionamento (GPS), e conectividade de dados sem fios como Wi-Fi e Bluetooth [16]. O potencial para a criação de aplicações móveis simples e de fácil acesso, tem criado uma nova
18% 32% 0% 25% 50% 75% 100% 2012 2013 % Ano
Smartphones e aplicações móveis para ECG 13
e vibrante indústria. Só em 2012 houve mais de 40 mil milhões de downloads de aplicações para smartphones, prevendo-se que em 2016 este número atinja os 300 mil milhões [34].
Apesar de quando comparados com computadores laptop, os smartphones apresentarem menor capacidade de processamento e armazenamento, a diferença de tamanho e portabilidade acaba por compensar estes problemas. Ainda assim, há abordagens estabelecidas que procuram contornar as limitações de smartphones em relação a laptops. Uma delas envolve perceber os requisitos essenciais às atividades das aplicações e definir alvos de desempenho apropriados que as vão suportar [30]. Outra passa pela utilização de recursos computacionais como uma “cloud” com o intuito de evitar as restrições de velocidade de processamento e os requisitos de memória, dado tratar-se de um ambiente externo ao dispositivo [7].
2.2.2 - Escolha do sistema operativo
As aplicações móveis dos smartphones são desenvolvidas para correrem num sistema operativo próprio do dispositivo, pelo que a primeira fase de planeamento da aplicação passa pela seleção desse mesmo sistema operativo. Atualmente no panorama das tecnologias móveis há um leque de pouco mais de cinco sistemas operativos, havendo dois que se destacam: o Android e o iOS. No entanto, no que toca à percentagem de vendas de dispositivos móveis, o Android tem destronado a concorrência como é possível verificar no gráfico da Figura 2.5.
Figura 2.5 - Evolução da percentagem de mercado em sistemas operativos móveis de 2009 a 2013
(Adaptado de [35]).
O Android foi criado em 2008 fruto de uma colaboração entre a Google e a Open Handset Alliance, tratando-se de um sistema operativo baseado em Linux desenhado principalmente para dispositivos táteis, como smartphones ou tablets. É um sistema open-source que a Google disponibiliza sob a licença Apache permitindo assim que o software seja modificado livremente e distribuído pelas empresas que fabricam os dispositivos, operadoras telefónicas e também pelos programadores [36]. As aplicações são desenvolvidas em linguagem Java e têm grande liberdade de acesso às funcionalidades do sistema.
-20% 0% 20% 40% 60% 80% 100% Q uota d e Vend as Mundi ai s pa ra U ti li za do res Fi na is ( %)
14 Revisão do Estado da Arte
Atualmente este sistema operativo suporta mais de metade dos smartphones em todo o mundo, não se esperando grandes alterações nesse cenário, como mostra o gráfico seguinte (Figura 2.6), o que levou a que também fosse escolhido como a plataforma ideal para o desenvolvimento do módulo agregador e da aplicação móvel apresentada nesta dissertação.
Figura 2.6 - Percentagem de mercado de sistemas operativos móveis (adaptado de [37]).
2.2.3 - Sensores presentes em smartphones
Nos dias que correm os smartphones têm uma influência enorme no dia-a-dia das pessoas, pois incorporam as funções básicas dos telemóveis (fazer chamadas e trocar mensagens de texto (SMS)), possuem uma elevada conectividade e para além disso, este tipo dispositivos são uma ferramenta extremamente útil na perceção do ambiente em seu redor.
Uma das funções com maior utilidade dos smartphones é a capacidade de determinar a localização do seu utilizador, que tanto pode ser obtida diretamente a partir dos satélites (GPS), como pode ser derivada de pontos de acesso de informação Wi-fi ou da localização de torres de comunicação móvel (sistema menos preciso). Além desta funcionalidade, os
smartphones atualmente podem incorporar um alargado número de sensores capazes de
captar informação de movimento, posição ou ambiente exterior.
Uma vez que para esta dissertação o objetivo passa pelo desenvolvimento de um módulo para a plataforma Android, que inclua a informação recolhida pelos sensores presentes num
smartphone, é apresentado na Figura 2.7 o conjunto de sensores disponibilizados por este
sistema operativo, para o desenvolvimento de aplicações de interesse neste sistema operativo. 69% 75,3% 68,3% 19% 16,9% 17,9% 2% 3,9% 10,2% 5% 5% 2,7% 1,7% 1,2% 1,9% 0% 20% 40% 60% 80% 100% 2012 2013* 2017* Q uota d e Merc ad o (%)
Smartphones e aplicações móveis para ECG 15
Figura 2.7 - Conjunto de sensores presente em dispositivos Android, divididos de acordo com a sua
função (Adaptado de [38]).
Apesar um smartphone poder incluir atualmente um elevado número de sensores, a quantidade, qualidade e tipo de sensores presentes num dispositivo Android é variável, uma vez que tratando-se de uma plataforma open-source permite que vários fabricantes produzam
smartphones com este sistema operativo. Assim, os componentes e sensores presentes nestes
smartphones ficam à responsabilidade de cada fabricante, o que por sua vez faz com que o tipo e qualidade dos sensores utilizados não seja constante, podendo condicionar a performance da mesma aplicação em dispositivos diferentes. Para além disso, para o fabrico de smartphones mais acessíveis é necessário por vezes abdicar de sensores e/ou componentes mais dispendiosos.
2.2.4 - Sensores vestíveis de ECG
Grande parte das aplicações móveis focadas na monitorização da atividade cardíaca recorrem a dispositivos externos capazes de recolher o ECG do utilizador. Apesar dos sensores de ECG já existirem há bastantes anos, estavam até há relativamente pouco tempo associados a máquinas de grande porte, com muitos fios e extremamente dispendiosas para poderem ser utilizadas fora do ambiente hospitalar. Contudo, ultimamente com os avanços tecnológicos este tipo de dispositivos têm-se tornado cada vez mais acessíveis ao público através de sistemas mais baratos, discretos, vestíveis e prontos a utilizar [39].
Nesta secção serão descritos alguns dos sensores vestíveis existentes no mercado capazes de providenciar uma monitorização remota do sinal de ECG sem custos elevados sendo também possível emparelha-los com smartphones.
2.2.4.1– Zephyr HxM®
O Zephyr HxM® (Figura 2.8) é um sensor de monitorização de sinais vitais, incorporado numa cinta adaptável ao corpo da pessoa, e que funciona através de Bluetooth. Este dispositivo permite a leitura do batimento cardíaco, velocidade e distância percorrida. Tendo sido desenvolvido pela Zephyr, vem com um Software Development Kit (SDK) que permite a criação de aplicações compatíveis com o dispositivo [36].
Sensores de Movimento • Acelerómetro
• Giroscópico
• Sensor de gravidade • Sensor de vetor rotacional
Sensores Ambientais • Sensores de temperatura ambiente • Pressão Atmosférica • Humidade relativa do ar Sensores de Posição • Magnetómetro • Sensor de orientação
16 Revisão do Estado da Arte
Figura 2.8 – Cinta Zephry HxM® (Adaptado de [40]).
2.2.4.2– Sensaris ZaoPod
O Sensaris ZaoPod (Figura 2.9) é um dispositivo de comunicação sem fios, tanto Bluetooth como Wi-Fi, desenvolvido pela Sensaris e construído a pensar em aplicações na área da m-Health. Permite a monitorização de sinais vitais através da leitura de valores como batimento cardíaco, oximetria, pressão arterial, temperatura e glicose. Vem com um manual de configuração e uma Interface de Programação de Aplicações (API) grátis [41].
Figura 2.9 - Sensaris ZaoPod (adaptado de [41]).
2.2.4.3– hWear
TMA camisola hWearTM (Figura 2.10) desenvolvida pela empresa israelita Health Watch Technologies LTD, permite a aquisição de batimento cardíaco, pressão sanguínea e deteção de irregularidades cardíacas de forma remota e confortável para o utilizador. Este dispositivo foi desenvolvido para funcionar em conjunto com o leitor HealthWatch’s MasterCaution, que permite o envio de alertas em tempo real tanto para médicos como pacientes em caso de eventos como arritmias, isquemias, anormalidades respiratórias e imobilidade prolongada [42].
Smartphones e aplicações móveis para ECG 17
Figura 2.10 – Camisola hWearTM (Adaptado de [43]).
2.2.4.4– Vital Jacket®
Desenvolvido pela empresa portuguesa Biodevices S.A., o VitalJacket® (VJ) é uma t-shirt capaz de monitorizar sinais vitais. Este dispositivo (Figura 2.11) agrega um conjunto de tecnologias vestíveis não intrusivas, combinando assim o têxtil com a microeletrónica de forma a proporcionar dados fisiológicos fiáveis para desporto e cenários clínicos e de emergência. O VJ permite a aquisição de dados individuais como o ECG e atividade física (acelerómetro de 3 eixos), possibilitando também guardar os dados num cartão Secure Digital (SD) e/ou transmitir os dados em tempo real para dispositivos móveis ou fixos via Bluetooth [32], o que levou à escolha desta camisola para ser o dispositivo externo de recolha de ECG no âmbito desta dissertação.
Para os utilizadores do VJ, a Biodevices S.A. disponibiliza ferramentas para diferentes plataformas para permitir o acompanhamento das monitorizações realizadas. Além de uma ferramenta de análise do ECG em MatLab®, é disponibilizado o programa ECGTool para Windows e um SDK para a criação de aplicações móveis.
18 Estado da Arte
O ECG Tool (Figura 2.12) é uma aplicação para Windows desenvolvida pela Biodevices S.A. com o intuito de permitir aos utilizadores do VJ efetuarem a monitorização da sua atividade cardíaca. Através deste software é possível segundo [45]:
Procurar dispositivos VJ;
Estabelecer conexão com um VJ;
Recolher dados adquiridos a partir do VJ: Dados de ECG;
Dados do acelerómetro 3D; Nível de bateria;
Recolher ou mudar Real Time Code (RTC) do VJ; Eventos pushbutton;
Estado do cartão SD Enviar radio events para o VJ; Obter a identidade (ID) do Vj; Exportar informação R-R;
Converter dados EEG para formato binário;
Figura 2.12 – Interface gráfica da aplicação ECGTool (Adaptado de [45]).
Este tipo de funcionalidades fazem parte dos requisitos a incorporar no módulo desenvolvido para esta dissertação, sendo por isso uma importante referência para o trabalho aqui apresentado.
2.2.5 - Sistemas móveis de recolha ECG
Só no Google Play há mais de 250 aplicações para dispositivos Android que se focam na área da saúde e bem-estar. Dentro destas há aplicações com diferentes propósitos, nomeadamente aplicações médicas, saúde e fitness, educação, estilo de vida, livros e referências [46]. Muitas destas aplicações dependem de appcessories para recolher sinais vitais com elevada precisão, como sensores de ECG ou oxímetros.
Smartphones e aplicações móveis para ECG 19
Estando disponíveis diversas no mercado diversas aplicações que se focam na medição do batimento cardíaco sem recorrer a sensores externos, através por exemplo da análise do fluxo de sangue na ponta de um dedo, as mesmas para além de não recolherem o ECG, são pouco precisas ao nível dos batimentos recolhidos, pelo que não serão aqui citadas.
Assim, nesta secção serão expostos alguns sistemas de monitorização remota existentes ou em fase de desenvolvimento que recorrem a aplicações móveis para recolher o ECG de utilizadores e fornecer uma análise da informação recolhida ao próprio utilizador e/ou a uma central de cuidados médicos.
2.2.5.1- eCAALYX
O Enhanced Complete Ambient Assisted Living Experiment (eCAALYX) tem como objectivo desenvolver um sistema remoto de monitorização de pessoas idosas com doenças crónicas [7]. Este projecto financiado pela União Europeia (UE) recorre a uma aplicação móvel para servir de interface com os idosos e tem uma arquitetura (Figura 2.13) que lhe confere as seguintes funcionalidades:
Actuar como um intermediário “informado” perfeito entre os sensores de sinais vitais vestíveis usados pelas pessoas idosas e o site da Internet dos profissionais de saúde;
Reportar alertas e medições obtidas a partir dos sensores e da localização geográfica do utilizador (através do GPS do smartphone);
Processar dados obtidos pelo sensor para identificar informações de nível superior, incluindo anomalias fáceis de detectar como taquicardia e sinais de infecções respiratórias, com base no conhecimento médico estabelecido;
Acessibilidade da interface do utilizador para permitir ao utilizador avaliar os detalhes médicos mais recentes obtidos a partir dos sensores, realizar novas medições e comunicar com profissionais de saúde [7].
20 Revisão do Estado da Arte
2.2.5.2- Sistema para análise da variabilidade da frequência
cardíaca para condutores de veículos (SAHRVCV)
Recentemente foi levado a cabo um estudo para desenvolver um sistema portátil que conjuga um smartphone e um medidor de ECG portátil e de baixo custo para a gravação contínua de dados de ECG de condutores de veículos de forma a analisar a sua variabilidade da frequência cardíaca (HRV) [47]. A aplicação móvel desenvolvida para este sistema recolhe o ECG do utilizador e envia para uma cloud que armazena e analisa os dados recebidos (Figura 2.14). Sinteticamente, esta cloud funciona como um centro de computação do sistema que:
Processa os dados do ECG e realiza uma análise da variabilidade da frequência cardíaca no domínio da frequência e do tempo;
Consegue detetar anormalidades no sinal do ECG;
Notifica o utilizador da anormalidade ou pode também chamar uma ambulância se necessário (através do sistema de localização do smartphone).
Figura 2.14 - Arquitetura do sistema portátil de análise da variabilidade da frequência cardíaca para
condutores de veículos (Adaptado de [47]).
2.2.5.3- PhysioDroid
O PhysioDroid é um sistema ubíquo avançado para a monitorização remota e contínua do estado fisiológico e comportamental dos utilizadores [48].
Este sistema baseia-se na combinação de sensores portáteis, capazes de medir dados fisiológicos e comportamentais, com dispositivos móveis (smartphone) responsáveis pela recolha e envio da informação para um sistema de armazenamento, que providencia serviços de saúde avançados baseados na análise de dados médicos de múltiplos utilizadores.
Smartphones e aplicações móveis para ECG 21
Como é possível verificar na Figura 2.15, o PhysioDroid é constituído por:
Um dispositivo de monitorização vestível capaz de registar diferentes tipos de sinais fisiológicos (ECG, respiração, movimento (através de acelerómetros) e temperatura corporal);
Um dispositivo móvel (ex. smartphone) onde corre a aplicação que atua como coletor de dados transmitidos pelo sensor externo, como sistema de apoio a alertas de saúde de diagnóstico médico, como interface para observação dos dados pelo usuário e como portal de troca de dados com um armazenamento remoto para análises posteriores;
Um sistema remoto de armazenamento persistente para guardar dados de diferentes utilizadores, especialmente concebido para dar suporte a serviços e análises de saúde.
Figura 2.15 - Constituição do sistema PhysioDroid (Adaptado de [48]).
2.2.5.4- DroidJacket
A DroidJacket é uma aplicação Android para smartphones (Figura 2.16) resultante de um projecto levado a cabo pelo Instituto de Engenharia Electrónica e Telemática de Aveiro (IEETA)/Universidade de Aveiro e diversos parceiros, que recolhe sinais vitais como o ECG de profissionais de risco (bombeiros) e retransmite para clientes externos [32].
Esta aplicação, através do emparelhamento com um sensor externo (VitalJacket®), é capaz de processar os dados de ECG que recebe e extrair a informaçao da pulsação e as características de batimentos cardíacos individuais para auxiliar um detetor simples de arritmias [32].
No cerne da DroidJacket está uma framework modular, de nome BIOSal, e que é responsável pela transmissão e tratamento dos dados, recorrendo para isso a 4 tipos principais de plugins:
22 Estado da Arte
DataSources: abstrai e suporta uma conexão simples com o provedor de dados,
encapsulando a complexidade da conexão para fora do sistema;
Parsers: permite a análise de dados, onde cada analisador (parser) tem de lidar
com o tipo de dados do fluxo de entrada genérico;
Processadores: são responsáveis por lidar e executar algoritmos de processamento. Podem ser especializados dependendo do tipo de dados de entrada;
Alarmes: analisa os dados recebidos e processados e através de condições bem definidas para reconhecimento de eventos, são capazes de detetar eventos específicos e notificar o utilizador ou observadores interessados.
Figura 2.16 - Ecrãs da aplicação DroidJacket: a) ecrã inicial, b) ecrã inicial com o botão do menu inicial
premido, c) ecrã com monitorização do ECG (adaptado de [32]).
2.2.5.5- AliveCor Mobile ECG
O AliveCor Mobile ECG é um sistema de aquisição de ECG devidamente certificado pela FDA, composto por uma aplicação móvel “AliveECG” desenvolvida para os sistemas operativos Android e iOS, que está associada a um dispositivo incorporado em capas para smartphones que permite recolher o ECG dos seus utilizadores [49]. Este dispositivo é bastante simples e portátil, sendo composto por dois eléctrodos, que ao serem pressionados pelos dedos do utilizadores, conseguem recolher o ECG e transmiti-lo para a aplicação [49]. A AliveECG é então capaz de monitorizar em tempo real o ECG recebido, processar o sinal obtido de forma a detetar anormalidades como fibrilhação auricular, e uma vez terminado o exame permite a sua gravação e o envio de sinais de ECG para profissionais de saúde.
Outro aspeto interessante desta aplicação é o fato de permitir criar notas relativamente ao tipo de dieta, atividade física e medicação do seu utilizador.
